物理教学中图像法应用的探讨

本文主要探讨在物理教学中如何利用图像法解题的问题,从图像有关的物理意义入手,分析图像的"点"、"线"、"面"、"形"四个层次所含的物理意义,指导学生掌握如何利用图像解决物理问题的解题方法、培养学生用图像解题的意识、提高学生分析问题的能力.     

如何在学生头脑中建立客观世界的物理图像

物理教学是运用学生已有知识和日常生活经验以及物理学在现代科学技术中的应用，由形象到抽象，探求事物的内在联系和规律；用学过的知识形象说明微观现象；用生活经验建立微现世界的生理图像；通过现代技术的应用，激发学生的学习兴趣。     

谈力学中图像法的应用

图像是描述物理规律和解决实际问题的重要方法之一．在中学阶段加强图像法教育有助于学生素质的提高．通过对图像法在力学中灵活应用的剖析，拓宽了学生的思维，增强了学生对图像法的应用意识．     

浅说物理教学中的图像

物理规律通常有文字叙述、代数解析式和函数图像等几种形式．对前两种方式,在教学中一般都比较重视,但在分析实验数据,弄清物理动态过程时,运用图像教学往往会收到意想不到的效果。图像能使许多复杂的疑难问题变得更直观、简便,抽象问题变得更具体．图像是物理教学中的一种必不可少的手段．培养学生作图、识图、分析图像的能力,并能自觉地加以运用,对认识物理规律,理解物理概念,提高探索欲望,以及提高分析、解决问题的能力都是极为有益的．     

振动图像和波动图像

运用图像描述简谐振动及其在媒介质中的传播过程，对理解振动与波动的规律具有十分重要的作用。通过将振动图像和波动图像做对比，应知二者形态相似，本质不同，具有区别性；判断质点动向的角度不同，各自具有规律性；可知量不同均可求波速，结果均有多解性；质点的路程和波传播的距离是两码事，但二者存在联系性。     

用物理函数图像法解物理题例说

本文应用物理函数图像法解决物理学问题的原理,初步探讨了物理函数图像法解题在培养学生分析问题、理解问题和解决问题中的作用。     

试论心智图像的解题功能

在简单介绍心智图像的意义、特征及其研究概况的基础上，运用现代心理学、思维科学的原理，从哲学高度阐明心智图像的认识功能－整体把握的认识功能；从数学这一侧面，借助典型案例，探讨心智图像在问题解决中的重要作用－有利于对问题作直觉判断，对解题过程作整体把握，因而将实际问题数学化，将复杂问题简单化。     

一种新的基于形状的灰度图像插值方法

通过2幅已知的灰度图像，用数学形态学的方法确定出插值图像的轮廓．通过求出轮廓内任意插值点与中心点的位置关系，分别找出其在2幅源图像上的对应点．如果2个对应点的灰度值较为接近，可通过线性插值直接求出此插值点的灰度；如2个对应点的灰度值相差较大，则判断插值点的相对位置与哪个对应点的相对位置接近，并认定插值点的灰度值即为此对应点的灰度值．对轮廓内所有的点采用上述算法，即可求得最终的插值图像．算法将图像的形状信息和灰度信息较好地结合起来．实验结果表明其插值结果是令人满意的．     

基于图像块鲁棒抑制式模糊C均值图像分割

考虑到无损检测图像具有易受噪声干扰且目标占图像面积较小的特性，以图像块为基本单元，提出一种较强鲁棒性和自适应性的抑制式模糊C均值算法用于无损检测图像的分割.首先，对图像块内像素的权重进行自适应确定，其权重受图像块内像素的空间距离和灰度值大小的影响；然后构建了图像块的模糊不确定性模型，并以图像块为基本单元将其引入至新的目标函数并进行求解，给出算法的执行流程；最后采用无损检测图像进行实验，结果显示所提出的算法具有较好的鲁棒性和有效性.     

卷积在图像平滑中的应用

数字图像的处理及应用涉及到物理、生理、电子技术、计算机科学及数学等领域.它是数字信号处理、线性系统、矢量代数、概率论、随机过程、检测与估计、傅立叶光学等理论和技术基础上发展起来的.图像平滑作为数字图像处技术理中的重要一环,它的作用在于抑制噪声及干扰.图像平滑的处理操作可以在空间域内进行,也可以在频率域中进行.本文探讨了卷积在图像平滑中的应用.     

初中物理中图像问题浅析

近年来，初中物理的练习题中有关图像问题逐渐增多，图像问题不仅涉及到数学知识，同时还涉及到物理知识，如何解决有关问题，以下举些实例进行分析讨论。     

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用，并成功构造了一种新型形态边缘检测算法，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明，该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．     

数学形态学方法在储粮害虫图像预处理中的应用

阐述了在粮虫图像处理过程中数学形态学图像预处理的重要性,在此基础上利用Matlab图像处理工具箱中的函数,实现了基于数学形态学的图像预处理和分析,达到了对图像去噪、平滑的目的.计算表明:将数学形态学方法应用于储粮害虫的图像预处理,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像.     

基于ResNet-50的级联注意力遥感图像分类

知识蒸馏能提高神经网络的泛化能力，可解决遥感图像场景分类时标注数据不足的问题。遥感图像存在的类间高相似性会导致中间知识特征丢失，针对该问题，本文提出一种基于自蒸馏级联注意力机制的特征提取方法(SDCASA)。首先构造权值共享的教师、学生网络；然后使用级联注意力模块精细化深层教师网络所提取到的特征，同时保留被浅层神经网络过滤的中间边缘信息；再利用精细化之后的特征指导学生网络学习；最后在下游训练一个线性分类器完成特征分类。在3个公开数据集AID、MLRSNet、EuroSAT上使用20%和50%的样本训练，分类准确率分别达到85.17%、90.10%、 91.13%和85.50%、92.13%、91.17%。此方法能有效提高遥感图像场景分类准确率，性能优于主流自监督图像分类方法 SimSiam、SwAV、MoCov2、Deepcluster,具有良好的应用价值。     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

基于深度学习图像分析的晶体特性反馈控制

针对晶体尺寸期望以及标准偏差特性的在线反馈控制问题，提出一种基于深度学习图像分析的在线反馈控制方法.首先，通过基于深度学习神经网络的晶体图像分析方法在线分析晶体的形状与尺寸；然后，对图像分析的结果进行数学统计分析，得到某一批次晶体的尺寸期望与标准偏差；最后，针对晶体尺寸期望和标准偏差控制的欠输入特性设计了一种路径跟踪算法与PID相结合的反馈控制器，以获得具有目标尺寸期望与标准偏差的晶体.通过明矾冷却结晶实验验证了所提方法的有效性和可行性.     

浅谈图像法在物理中的应用

为了更好的利用物理图像研究问题、解决问题,本文对物理图像的特点作了归纳和总结,从“点”、“线”、“面”各个方面说明了物理图像的共性;指出利用物理图像有助于更好的形成概念、掌握规律,有助于提高分析和解决物理问题的能力、学习能力、研究能力及创新能力。     

新文学图像概说

狭义的新文学图像，主要是指现代文学作品在创作、传播或接受过程中，所伴随或衍生的封面、插图等相关图像，它们不仅具有新文学版本学的研究价值，还隐含丰富的学术信息；广义的新文学图像，还包括那些虽不一定与文学作品内容发生直接关系、但有助于理解和研究文学作品的背景性、资料性图像，它们更多地是给文学欣赏和研究提供一种鲜活的历史场景，构建一种切实的阅读和研究通道。     

基于模糊对比度的雾天图像清晰化算法

针对雾天模糊图像对比度低的特点和数学形态学增强后的远景效果不佳的缺点,提出了基于模糊对比度和数学形态学相结合的雾天图像清晰化算法.该算法采用数学形态学中的高低帽变换对模糊图像进行预增强处理,将处理后的图像从空域映射到模糊特征平面,然后利用新定义的模糊域隶属度函数进行模糊对比度增强变换.实验结果表明,采用本算法处理后远近景对比度明显提高,视觉效果也明显改善,图像变得更加清晰.     

一种多传感器遥感图像的配准方法

提出了一种对多传感器遥感图像进行配准的新方法，应用数学形态学的方法提取源图像的结构特征，并在此基础上选择图像相关配准点，利用仿射变换作为变换模型，根据变换参数将输入图像与参数图像进行配准，实验结果表明，此算法可以有效地解决成像差异较大的遥感图像间的配准问题，具有较高的使用价值。